一般来说,对于GPU,哪种访问模式更快(从连续的全局内存块读取数据)?
(1)具有单个或非常少数量的线程以从全局存储器块读取数据的for循环;
(2)让许多线程(可能来自不同的块)并发地从全局内存中读取数据。
例如:
if (threadIdx.x==0)
{
for (int i=0; i<1000; ++i)
buffer[i]=data[i];//data is stored in global memory
}
OR:
buffer[threadIdx.x]=data[threadIdx.x];//there are 1000 threads in this
我想创建一个函数来尽可能高效地将一个潜在的大数据帧(1M +行)从R上传到Snowflake。下面的代码是我目前的方法,我将数据帧分成100个记录的块,并通过dbSendUpdate循环遍历100行的迭代,以及剩余的行。对于大数据帧,这通常需要很长时间,有没有更有效的方法可以替代? upload_func <- function (dataframe) {
for (i in 0:(nrow(dataframe)/100 - (nrow(dataframe)/100)%%1)) {
if (100*(i + 1) <= nrow(dataframe)) {
b &l
我试图在VB应用程序中运行几个PL/SQL过程。这些过程需要一段时间才能运行,所以我打算将它们放在单独的线程中(这是我刚开始学习的主题)。
当前,每个线程调用一个函数,该函数依次调用以下代码:
' Function getDataSet
' builds a data set from given information
' Parameters:
' aCommand - the PL/SQL procedure to call
' aParamCollection - an oraParameterCollection object cont